26 Data Science-interviewspørgsmål, du bør vide - KDnuggets

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

26 Data Science-interviewspørgsmål, du bør vide
Billede af forfatter

Data science-interviews tester både hårde tekniske færdigheder og bløde færdigheder. At være velforberedt med stærke svar på ofte stillede datavidenskabelige interviewspørgsmål er nøglen til at skille sig ud.

I dette blogindlæg lærer vi om 26 datavidenskabelige interviewspørgsmål, som du bør forvente. Spørgsmålene dækker statistik, Python, SQL, machine learning, dataanalyse, projekter og meget mere. Uanset om du er studerende, karriereskifter eller erfaren dataforsker, kan gennemgang af disse spørgsmål vejlede din forberedelse og hjælpe dig med at gå ind i interviews med mere selvtillid og klar til at imponere.

1. Forklaring af komplekse databegreber

Spørgsmål: Beskriv et tidspunkt, hvor du forklarede et komplekst datakoncept til en ikke-teknisk person. Hvordan hjalp du dem med at forstå?

2. At lære af fejl

Q: Har du nogensinde lavet en væsentlig fejl i din analyse? Kan du forklare, hvordan du håndterede situationen, og hvilken indsigt du fik ud af den?

3. Tilpasning til skiftende krav

Q: Kan du dele en oplevelse af at arbejde på et projekt med uklare eller konstant skiftende krav? Hvordan tilpassede du dig situationen?

4. Anagram Checker

Q: Skriv en funktion for at kontrollere, om to strenge er anagrammer.

5. Find det manglende nummer

Sp: Givet en matrix, der indeholder n forskellige tal taget fra 0 til n, skal du finde den, der mangler.

6. Euklidisk afstandsberegning

Q: Skriv en funktion til at beregne euklidisk afstand i Python?

7. Sammenligning af JOINs

Q: Kan LEFT JOIN og FULL OUTER JOIN give de samme resultater? Hvorfor eller hvorfor ikke?

8. Tidsforskelsforespørgsel

Q: Skriv venligst SQL-forespørgsler, der kan hjælpe mig med at finde tidsforskellen mellem to hændelser.

9. Håndtering af NULL'er i SQL

Spørgsmål: Kan du give en vejledning i, hvordan man håndterer NULL-værdier, når der forespørges på et datasæt?

10. GRUPPER EFTER Logik

Q: Hvad sker der, når du GRUPPER AF en kolonne, der ikke er i SELECT-sætningen?

11. Sandsynlighed for samme suite

Spørgsmål: Hvad er sandsynligheden for at trække to kort (fra det samme sæt kort), som har den samme suite?

12. Elevator Sandsynlighedsproblem

Q: Hvad er chancen for, at hver af de fire personer i elevatoren stiger af på en anden etage i den fire-etagers bygning?

13. Forklaring af p-værdi

Q: Hvordan vil du forklare en ingeniør, hvordan man fortolker en p-værdi?

14. Prøvestørrelse og fejlmargin

Q: For stikprøvestørrelse n er fejlmarginen 3. Hvor mange flere prøver skal vi bruge for at bringe fejlmarginen ned til 0.3?

15. Vurdering af A/B-testtilfældighed

Q: Hvordan kan du i en A/B-test kontrollere, om tildelingen til de forskellige spande virkelig var tilfældig?

16. Dataanalyseprojekttilgang

Q: Hvilken proces ville du følge, mens du arbejder på et dataanalyseprojekt?

17. Outliers behandling

Spørgsmål: Hvordan behandler man afvigere i et datasæt?

18. Forståelse af datavisualisering

Q: Kan du give en forklaring på datavisualisering? Derudover, hvor mange typer visualiseringer findes der?

19. Datavalidering

Q: Hvad er datavalidering? Og hvad er de forskellige metoder, der kan bruges til at validere data?

20. Evaluering af klyngepræstationer

Spørgsmål: Hvis mærkerne er kendt i et klyngeprojekt, hvordan vil du så evaluere modellens ydeevne?

21. Funktionsvalgsmetoder

Spørgsmål: Hvilke funktionsudvælgelsesmetoder bruger du til at bestemme de mest relevante variabler for en model?

22. Grundlæggende om neurale netværk

Spørgsmål: Forklar de kernekomponenter, der udgør et neuralt netværk ved hjælp af et simpelt eksempel.

23. Håndtering af ubalancerede datasæt

Q: Hvordan administrerer du et ubalanceret datasæt?

24. Undgå overmontering

Q: Hvordan kan du undgå at overmontere din model?

25. Undersøgelse af et fald i brugerengagement

For dette casestudie er dit ansvar at identificere årsagen bag faldet i brugerengagement for Xfinite-projektet. Det er vigtigt først at få et overblik over projektet og derefter analysere data fra fire specifikke tabeller.

26. Validering af A/B-testresultater

Udforsk resultaterne af en A/B-test med signifikante forskelle mellem kontrol- og behandlingsgrupper for at validere eller ugyldiggøre gennem detaljeret analyse.

Datavidenskabelige interviews tester en bred vifte af færdigheder, fra det tekniske til det interpersonelle. De 26 spørgsmål giver et grundigt overblik over nøgleemner, som håbefulde dataforskere sandsynligvis vil støde på under interviews. At være godt forberedt på disse spørgsmål vil ikke kun hjælpe dig med at klare interviewet, men også udstyre dig med en omfattende forståelse af de praktiske og teoretiske aspekter af datavidenskab.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) er en certificeret dataforsker, der elsker at bygge maskinlæringsmodeller. I øjeblikket fokuserer han på indholdsskabelse og skriver tekniske blogs om maskinlæring og datavidenskabsteknologier. Abid har en kandidatgrad i teknologiledelse og en bachelorgrad i telekommunikationsingeniør. Hans vision er at bygge et AI-produkt ved hjælp af et grafisk neuralt netværk til studerende, der kæmper med psykisk sygdom.